一个基于打靶法的大气污染源反演自适应算法

污染源反演对大气污染预报及控制有重要意义。目前普遍采用的源反演统计方法存在对观测误差、源清单先验估计误差敏感等弱点。基于打靶法思想的各种算法以其精度高、程序简单、实用性强的特点被广泛应用于系统控制领域。本文提出的基于打靶法思想的大气污染源反演自适应算法在精度高、算法简明的基础上弥补了统计方法的不足:能处理源清单中的大误差、初值大误差、观测值在个别时间点的大误差;无需先验分布假设及误差估计。本文还以简单模型的理想试验为例,展示了该自适应算法的计算效果。     

临近空间伪卫星区域独立组网布局研究

当前临近空间技术是人们研究的热点,在临近空间建立伪卫星区域独立组网系统可以满足地面导航定位的需求。本文分析了卫星精度因子的计算方法,提出基于经验的伪卫星区域优化布局搜索算法,找到一种最优的临近空间伪卫星区域独立组网布局,利用MATLAB进行仿真。与其他几种相同高度的伪卫星布局做仿真比较,结果显示,本文提出的伪卫星布局的DOP值较小,并给出了一些重要的结论。     

基于改进BP算法的Elman网络在软基沉降预测中的应用

E lm an网络具有动态特性好,逼近速度快,精度高等特点,本文结合软基沉降的基本特征,建立了E lm an网络软基沉降预测模型。考虑到经典BP算法的缺陷,采用改进BP算法对网络进行训练学习。实例分析表明,本文所建立的E lm an网络模型具有一定的可靠性和实用性。     

基于GIS和最小交通阻抗的公交出行最佳路径算法

分析了现有公交出行最佳路径算法,并针对现有算法不完善的地方,根据乘客的出行心理,利用G IS的空间分析功能,提出了一种基于最小交通阻抗的公交出行最佳路径算法。首先根据城市公共交通网络的特点抽象出合理的公交网络模型,建立了此网络的拓扑关系,并用有效的数据结构存储此公交网络图;然后根据乘客的出行特点确定了合理的交通阻抗函数;为了进一步提高搜索效率设定了节点限制搜索区域;最后对算法的仿真实现证明了此算法的可行性和有效性。     

最优组合赋权法在滑坡综合治理方案决策中的应用

选取安全可靠性、环境协调性、经济合理性、技术可行性、施工难易及施工工期作为评价指标,采用组合赋权法,建立求解主观赋权法(AHP)和客观赋权法(熵权法)的最优组合权重系数的数学规划模型,运用MATLAB求解模型,可得出综合评价值进而决策治理方案。以鲁班崖滑坡综合治理工程实例进行模型运算,结果显示方案2为最佳方案。组合赋权法综合了主观赋权法充分考虑人的主观能动性和客观赋权法反映客观公度的特点,是一种可行、可信和比较符合客观实际的赋权方法。     

最小独立闭合环与附合导线的自动生成算法

应用图论理论,直接根据控制网平差的基于测站的网点信息和观测值文件,提出了最小独立闭合环自动生成的逐步回代法和附合导线自动生成的组合法,并编程予以实现。最后用实例验证了算法的正确性和用之进行观测值质量检核的有效性。     

水质评价的污染损害指数公式

在选择了各污染物的“参照值”情况下,用污染物的实测学相对值代替水质污染损害率公式中的浓度监测值,公式中的参数可认为与污染物的特性无关。采用遗传算法优化中的参数,得到了多种水质污染物都能适用的水质污染损害率和污染损害指数公式。提出用对比加权对污染损害分指数进行赋权的新方法,计算水质综合污染损害指数。该方法用于水质综合评价的物理意义明确、计算简单、使用方便,具有普适性和可比性。     

主体功能区划可利用土地资源的探讨——以芜湖市为例

在阐述主体功能区划可利用土地资源概念的基础上,结合芜湖市实际情况提出各指标项并具体给出算法,确定技术流程,然后借助GIS技术,实现实验结果。研究结果表明,市区的后备建设用地很少,三县相对来说较为充裕,三县之间的内部差距也较小。根据后备建设用地较少这一实际情况,该市应科学合理地制定土地利用相关规划,并实行最严格的用途管制。     

基于四叉树索引构建TIN的高效合成算法

不规则三角网(TIN)可以逼真的模拟地形表面,因此被广泛应用于地学领域。Delaunay三角剖分算法是构建TIN网的最优算法,该文对传统Delaunay三角网构建算法进行分析,提出了一种针对大规模离散数据点生成TIN的高效合成算法。该算法首先根据离散点的分布位置和密度对其进行四叉树区域划分;然后以每个叶子节点的边界四边形为凸包,采用逐点插入法构建三角网;最后采用顶点合并法自底向上合并具有相同父节点的4个子节点,生成Delaunay三角网。实验结果表明,该算法时间复杂度较低,有效提高了TIN网的构建效率。     

An optimization approach for sustainable development planning of savanna systems

A savanna system is a natural ecosystem in which the competition between grass and woody vegetation in a semi-arid rangeland should be maintained for its sustainable development. Finding an optimal management plan for obtaining maximum economic profit from raising cattle without loss of sustainability of the savanna system during a planning period is a great challenge for rangeland managers. In this study, we formulate the sustainable development planning of the savanna system as an optimal control model, in which maximization of the stocking rate of cattle during the planning period is chosen as the objective while sustainable development requirements are achieved through the constraints represented by the desired final state of the system. Using Pontryagin's maximum principle, the model is transformed into a two-point boundary-value problem with nonlinear differential equations that is then solved using an iterative approach. An example with a specified desired final state in a savanna system without fire is used to demonstrate the performance of the model and the algorithm. Numerical experiments show that the planning strategy obtained from the optimal control model achieves maximum economic profit from raising cattle during the planning period and simultaneously improves the resilience of the system and maintains sustainable development of the rangeland. The outcomes demonstrate that resilience, sustainable development and economic profit are consistent concepts in optimal management strategy for rangeland management.